Deep learning applications medical (52 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers | From Conversational Bots in Customer Service to Medical Image Processing | Armando Vieira (u. a.) | Taschenbuch | xxi | Englisch | 2018 | Apress | EAN 9781484234525 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Bus…iness Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning and Deep Learning in Medical Data Analytics and Healthcare Applications
Jena, Om Prakash (Editor)/ Bhushan, Bharat (Editor)/ Kose, Utku (Editor)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications | First International Workshop, LABELS 2016, and Second International Workshop, DLMIA 2016, Held in Conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 21, 2016, Proceedings | Gustavo Carneiro (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer S…cience | xiii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319469751 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of two workshops held at the 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2016, in Athens, Greece, in October 2016: the First Workshop on Large-Scal…e Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis, LABELS 2016, and the Second International Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis, DLMIA 2016. The 28 revised regular papers presented in this book were carefully reviewed and selected from a total of 52 submissions. The 7 papers selected for LABELS deal with topics from the following fields: crowd-sourcing methods;active learning;transfer learning;semi-supervised learning; and modeling of label uncertainty.The 21 papers selected for DLMIA span a wide range of topics such as image description; medical imaging-based diagnosis; medical signal-based diagnosis; medical image reconstruction and model selection using deep learning techniques; meta-heuristic techniques for fine-tuning parameter in deep learning-based architectures; and applications based on deep learning techniques.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Metaheuristic - Based Deep Learning for Medical Image Segmentation | Theory and Applications | Mohammed Khouy (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208441791 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LE…TTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Deep Learning for Medical Applications with Unique Data
Gupta PhD, Deepak (Editor) / Kose, Utku (Editor) / Khanna, Ashish (Editor) / Balas, Valentina Emilia (Editor)
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Paperback. Zustand: Brand New. 238 pages. 9.25x7.50x0.50 inches. In Stock.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 249 pages. 11.00x9.00x0.75 inches. In Stock.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explains medical image processing and analysis using deep learning algorithms to analyze medical data. It focuses on the latest achievements and developments in applying this analysis to medical imaging, clinical, and other healthcare applications….The book covers among other areas:Image acquisition and formation.Computer-aided diagnosis.Image classification.Feature extraction.Image enhancement/segmentation.Medical image processing issues such as segmentation, visualization, registration, and navigation may seem to be distinct, yet they are all intertwined in the process of resolving clinical bottlenecks. Using deep learning algorithms, researchers were able to achieve record-breaking performance and set the bar for future research. Due to the extensive quantity of medical imaging data of CT scan, ultrasound, and MRI, there is widespread use of machine learning, specifically deep learning, to discover specific patterns on such data. Such large data is well quantified by deep learning models. Deep learning is now being utilized, customized, and particularly developed for medical image analysis, as opposed to when it was first introduced to the community. Having learned more about the techniques, researchers have come up with innovative ideas for combining artificial intelligence (AI) with neural networks to solve difficult issues like medical image reconstruction.The key features of this book are:Machine learning and deep learning applications.Medical imaging applications.Feature extraction and analysis.Medical image classification, segmentation, recognition, and registration.Medical image analysis and enhancement.Handling medical image dataset.
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Zustand: New. 2025. 1st Edition. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 354 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Over the past 40 years, diagnostic medical imaging has undergone remarkable advancements in CT, MRI, and ultrasound technology. Today, the field is experiencing a major paradigm shift, thanks to significant and rapid progress in deep le…arning techniques. As a result, numerous innovative AI-based programs have been developed to improve image quality and enhance clinical workflows, leading to more efficient and accurate diagnoses.AI advancements of medical imaging not only address existing unsolved problems but also present new and complex challenges. Solutions to these challenges can improve image quality and reveal new information currently obscured by noise, artifacts, or other signals. Holistic insight is the key to solving these challenges. Such insight may lead to a creative solution only when it is based on a thorough understanding of existing methods and unmet demands.This book focuses on advanced topics in medical imagingmodalities, including CT and ultrasound, with the aim of providing practical applications in the healthcare industry. It strikes a balance between mathematical theory, numerical practice, and clinical applications, offering comprehensive coverage from basic to advanced levels of mathematical theories, deep learning techniques, and algorithm implementation details. Moreover, it provides in-depth insights into the latest advancements in dental cone-beam CT, fetal ultrasound, and bioimpedance, making it an essential resource for professionals seeking to stay up-to-date with the latest developments in the field of medical imaging.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
Serie: Buch 475 von 544 - Advances in Experimental Medicine and Biology
- Hardcover
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Over the past 40 years, diagnostic medical imaging has undergone remarkable advancements in CT, MRI, and ultrasound technology. Today, the field is experiencing a major paradigm shift, thanks to significant and rapid progress in deep learning techniq…ues. As a result, numerous innovative AI-based programs have been developed to improve image quality and enhance clinical workflows, leading to more efficient and accurate diagnoses.AI advancements of medical imaging not only address existing unsolved problems but also present new and complex challenges. Solutions to these challenges can improve image quality and reveal new information currently obscured by noise, artifacts, or other signals. Holistic insight is the key to solving these challenges. Such insight may lead to a creative solution only when it is based on a thorough understanding of existing methods and unmet demands.This book focuses on advanced topics in medical imagingmodalities, including CT and ultrasound, with the aim of providing practical applications in the healthcare industry. It strikes a balance between mathematical theory, numerical practice, and clinical applications, offering comprehensive coverage from basic to advanced levels of mathematical theories, deep learning techniques, and algorithm implementation details. Moreover, it provides in-depth insights into the latest advancements in dental cone-beam CT, fetal ultrasound, and bioimpedance, making it an essential resource for professionals seeking to stay up-to-date with the latest developments in the field of medical imaging.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
Serie: Buch 475 von 544 - Advances in Experimental Medicine and Biology
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